15、此外,很多模型只考虑了单个目标参与者的预测,在多目标的环境下需要多次执行预测程序,效率不高;大多数模型只考虑场景中的同质交通参与者(车辆或行人),无法同时对场景中的机动车辆、自行车、行人等同时进行轨迹预测,造成模型不适用于异质目标共存的复杂环境如路口。 技术实现思路 1、有鉴于此,本公开主要关注并解决...
1、有鉴于此,本发明的目的在于提供一种交通参与者轨迹预测方法、系统及电子设备,该方法通过精确获取每个交通参与者之间的时空图,并以此生成对应的时空特征向量和时间特征向量,实现了从空间以及时间上对交通参与者轨迹关系进行精准预测,从而提高了轨迹预测精度。 2、第一方面,本发明实施方式提供了一种交通参与者轨迹预测方...
47、本发明的车路协同的多交通参与者轨迹与速度预测方法,在模型的预测精度、计算复杂度和可解释性方面取得了较好的综合效果,解决了自动驾驶在复杂交通场景的应用中,预测模型的泛化能力、场景迁移能力较弱,预测精度不足的问题。 48、相比以往的时空图场景建模方法只考虑相对位移,本发明同时考虑了相对位移和相对速度信息,...
附件一 :《交通参与者行为理解与轨迹预测的评测方法及数据集构建标准》编制说明 附件二 :《交通参与者行为理解与轨迹预测的评测方法及数据集构建标准》征求意见稿 附件三:《交通参与者行为理解与轨迹预测的评测方法及数据集构建标准》标准征求...
该机动动作预测可以变得更准确,因为通过对交通参与者的特定的参数化,可以获得更高的预先估计交通参与者的正确轨迹的概率。由此可以实现两种情况:第一:如果能够预期交通参与者的行为不符合规则,则可以例如通过减小速度或者增加安全间距来提高安全性。第二:如果位于附近的交通参与者的行为不可能不符合规则,则可以例如省去...
一种用于多个交通参与者中的预测交通参与者的长期轨迹预测的方法,其中,交通参与者是本车辆或本车辆周围的动态对象,所述方法包括以下步骤:从本车辆接收与本车辆周围的环境有关的环境数据;接收所述多个交通参与者的与之前时间步长中所述多个交通参与者的不同状态有关的之前公共状态数据;通过与预测交通参与者的环境有关...
摘要:本发明公开了一种基于行人轨迹预测的弱势交通参与者避撞方法,步骤如下:行走意图判别:依据动作特征的变化进行各种行人行走意图变化分析;主动避撞判断:获取前方道路行人位置和速度,基于预估安全距离模型主动避撞;确定制动距离:将人车轨迹分为轨迹平行和轨迹相交,建立人车预估安全距离模型;主动避障控制:引入横向速度误差...
基于多重交互行为的交通参与者轨迹预测方法及系统专利信息由爱企查专利频道提供,基于多重交互行为的交通参与者轨迹预测方法及系统说明:本发明提供一种基于多重交互行为的交通参与者轨迹预测方法及系统,包括:获取高精地图数据和交通参与者的节...专利查询请上爱企查
一种交通参与者未来轨迹预测方法及系统、存储介质专利信息由爱企查专利频道提供,一种交通参与者未来轨迹预测方法及系统、存储介质说明:本发明涉及一种交通参与者未来轨迹预测方法及系统、存储介质,包括:将当前时刻位置坐标输入预先训练...专利查询请上爱企查
一种基于LSTM模型的弱势交通参与者轨迹预测方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于LSTM模型的弱势交通参与者轨迹预测方法说明:本发明涉及一种基于LSTM模型的弱势交通参与者轨迹预测方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:步骤1:...专利查询请上爱企查